Un modèle d'attribution multi-touch remplace le dernier clic pour piloter les budgets acquisition assurance.
Un assureur qui vend en ligne de l'auto, de la santé et de la MRH pilote ses budgets d'acquisition avec une attribution au dernier clic. Comparateurs, SEA, affiliation, display et réseaux sociaux se partagent le crédit de conversion selon des règles arbitraires qui surpondèrent systématiquement les canaux de bas de tunnel comme le comparateur.
Le coût du statu quo se mesure en euros mal alloués. Le SEA de marque capte un budget disproportionné alors qu'il convertit des prospects déjà convaincus. Le display et le contenu de notoriété, qui amorcent le parcours de souscription, sont sous-investis car invisibles dans les rapports. Le cycle de décision assurance dure souvent plusieurs semaines avec de multiples points de contact, ce qui rend le dernier clic particulièrement trompeur.
La démarche part de la reconstruction des parcours multi-canaux par identifiant visiteur unifié, en résolvant les cas de cross-device via des règles probabilistes. Un modèle de Markov à chaînes absorbantes sert de première brique pour quantifier la contribution de chaque canal en mesurant son effet de suppression sur la probabilité de conversion.
En complément, un modèle Shapley value basé sur la théorie des jeux coopératifs attribue le crédit de façon équitable entre canaux, en tenant compte des interactions et de l'ordre des touches. Ces deux approches sont confrontées pour vérifier la robustesse des résultats avant intégration dans les tableaux de pilotage média.
Un test d'incrémentalité par géo-expérimentation (holdout sur certaines zones géographiques) vient valider les résultats du modèle statistique, car l'attribution seule ne prouve pas la causalité. Les budgets sont ensuite réalloués par itérations trimestrielles avec mesure d'impact.
Si 15 à 25 % du budget média est aujourd'hui mal alloué au profit du dernier clic, une réallocation progressive vers les canaux de notoriété sous-évalués pourrait améliorer le ROAS global de quelques points en un à deux cycles budgétaires. Le gain réel dépend de l'élasticité réelle de chaque canal, mesurée par la géo-expérimentation, et non du seul modèle statistique.
Non. Le modèle vient en complément du dernier clic pour corriger les décisions budgétaires majeures. L'outil existant reste utile pour le reporting opérationnel quotidien, le nouveau modèle sert au pilotage stratégique trimestriel.
La géo-expérimentation apporte une preuve causale indépendante du modèle statistique. Aucune réallocation majeure de budget ne devrait se faire sans cette validation terrain.
Le projet doit s'appuyer uniquement sur des identifiants consentis et anonymisés dès que possible, avec une durée de conservation limitée et une analyse d'impact (PIA) documentée avant mise en production.
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